摘要
本文针对现阶段仍缺少计算速度快且能够测量符合实际情况的复杂变形位移场的有效方法,提出基于深度学习的结构变形测量方法—MA-DIC的观点。为材料结构表征变形测量行业提供新的解决思路。数字图像相关(DIC)是一种非接触式光学测量方法,它可以通过匹配参考图像和变形图像上的像素关系来获得位移场。传统DIC方法主要做法包括先对合适尺寸的试验样品喷涂散斑图案,记录试验样品在试验过程中的变化图像,加载参考图像和变形图像,基于相关性的算法计算位移场和应变场。
出处
《中国科技信息》
2024年第11期106-109,共4页
China Science and Technology Information
作者简介
李特(1999-),长安大学硕士研究生,主要研究方向:深度学习和缺陷检测;尹志强(1998-),长安大学硕士研究生,主要研究方向:深度学习和声源定位;靳航飞(1997-),长安大学硕士研究生,主要研究方向:深度学习和寿命预测。
